怎么解決python-redis-lock分布式鎖的問題

本篇內容介紹了“怎么解決python-redis-lock分布式鎖的問題”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

問題背景

在使用celery執行我們的異步任務時，為了提高效率，celery可以開啟多個進程來啟動對應的worker。
但是會出現這么一種情況：在獲取到數據源之后要對數據庫進行掃描，根據UUID來斷定是插入還是更新，兩個worker 同時 (相差0.001S)拿到了UUID但是在其中一個沒插入時，另一個也掃描完了數據庫，這時這兩個worker都會認為自己拿到的UUID是在數據庫中沒有存在過的，所以都會調用INSERT方法來進行插入操作。

幾種解決方案

為了解決這個問題，一般有如下解決方案.
分布式鎖家族：

數據庫：

• 排它鎖（悲觀鎖）

• 樂觀鎖

Redis

1. 自己實現Redis SET SETNX 操作，結合Lua腳本確保原子操作

2. RedLock Redis里分布式鎖實現的算法，爭議比較大，謹慎使用

3. python-redis-lock 本文將要介紹的技術。這個庫提供的分布式鎖很靈活，是否需要超時？是否需要自動刷新？是否要阻塞？都是可選的。沒有最好的算法，只有最合適的算法，開發人員應該根據實際需求場景謹慎選擇具體用哪一種技術去實現。

Zookeeper
這個應該是功能最強大的，比較專業，穩定性好。我還沒使用過，日后玩明白了再寫篇文章總結一下。

擴展思路

在celery的場景下也可以使用celery_once進行任務去重操作, celery_once底層也是使用redis進行實現的。
可以參考這篇

Talk is cheap, show me your code!

一個簡單的demo

import random
import time
import threading
import redis_lock
import redis

HOST = 'YOUR IP LOCATE'
PORT = '6379'
PASSWORD = 'password'


def get_redis():
    pool = redis.ConnectionPool(host=HOST, port=PORT, password=PASSWORD, decode_responses=True, db=2)
    r = redis.Redis(connection_pool=pool)
    return r


def ask_lock(uuid):
    lock = redis_lock.Lock(get_redis(), uuid)
    if lock.acquire(blocking=False):
        print(" %s Got the lock." % uuid)
        time.sleep(5)
        lock.release()
        print(" %s Release the lock." % uuid)
    else:
        print(" %s Someone else has the lock." % uuid)


def simulate():
   for i in range(10):
        id = random.randint(0, 5)
        t = threading.Thread(target=ask_lock, args=(str(id)))
        t.start()


simulate()

Output:

 4 Got the lock.
 5 Got the lock.
 3 Got the lock.
 5 Someone else has the lock.
 5 Someone else has the lock.
 2 Got the lock.
 5 Someone else has the lock.
 4 Someone else has the lock.
 3 Someone else has the lock.
 3 Someone else has the lock.
 2 Release the lock.
 5 Release the lock.
 4 Release the lock.
 3 Release the lock.

“怎么解決python-redis-lock分布式鎖的問題”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！